## Situsparu: Sistem Pakar Untuk Deteksi Penyakit Tuberkulosis Paru
Ricky Surya 1 , Dennis Gunawan 2
Jurusan Informatika Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia ricky010196@gmail.com dennis.gunawan@umn.ac.id
Diterima 1 April 2018 Disetujui 8 Juni 2018
Abstract —Tuberculosis  is  an  infectious  disease  caused by mycobacterium tuberculosis. It can affect some parts of  the  body:  lungs,  lymph  nodes,  intestines,  kidneys, endometrium, bones, and brain. According to the survey of  tuberculosis  prevalence  conducted  by  Republic  of Indonesia  Ministry  of  Health  in  2013-2014,  Indonesia was the second country in the world with the  most case of  tuberculosis.  It  makes  Indonesia  become  a  country with emergency in lungs tuberculosis. An expert system for  lungs  tuberculosis  detection  is  built  to  help  people detecting  the  possibility  of  suffering  from  lungs tuberculosis.  Therefore,  it  is  hoped  that  the  lungs tuberculosis patient can have early treatment. Certainty factor is used to solve the uncertainty problem delivered by  the  doctor  when  examining  the  patient.  Thus, certainty  factor  is  an  appropriate  method  to  be  used  in the  expert  system  for  detecting  certain  disease.  This method  has  been  correctly  implemented,  proved  by comparing system detection result to manual calculation result. The expert system has 81.25% accuracy, 83.49% success  using  DeLone  and  McLean  model,  and  a cronbach alpha of 0.82 which indicates a good reliability based on the indicators used in the questionnaire.
Index  Terms— Certainty  Factor,  Disease  Detection, Expert System, Pulmonary Tuberculosis, Situsparu.

## I. P ENDAHULUAN
Tuberkulosis
merupakan penyakit yang diakibatkan  oleh  infeksi  kuman  Mikobakterium tuberkulosis yang dapat menyerang organ-organ tubuh seperti  paru-paru,  kelenjar  getah  bening,  usus,  ginjal, kandungan,  tulang  sampai  otak.  Sebagian  besar penyakit  ini  mengenai  organ  paru-paru  dibandingkan organ  lainnya.  Tuberkulosis  paru  atau  yang  biasa dikenal  dengan  sebutan  TBC  sangat  mudah  menular melalui  udara,  yaitu  ketika  seseorang  penderita  TBC batuk  atau  bersin  dan  dihirup  oleh  orang-orang  di sekitarnya [1].
Seseorang  yang  memiliki  daya  tahan  tubuh tinggi  dan  gizi  yang  baik,  akan  susah  untuk  tertular penyakit  TBC.  Sedangkan,  pada  orang  yang mengalami  kekurangan  gizi  dan  daya  tahan  tubuh buruk atau sering menghirup udara yang mengandung kuman  tuberkulosis  akibat  lingkungan  yang  buruk, akan lebih mudah terinfeksi TBC [1].
Berdasarkan  WHO  Global  Tuberculosis Control  tahun  2010  menyatakan  bahwa  dari  data Badan  Kesehatan  Dunia  (WHO)  diketahui  jumlah penderita  Tuberkulosis  tahun  2007  di  Indonesia mencapai 528.000 dan menempati urutan ke-3 sedunia dalam  hal  jumlah  penderita  Tuberkulosis  (TB).  Baru pada tahun 2009 menurun menjadi posisi kelima dunia dengan  jumlah  penderita  TB  sebesar  429.000  orang [2].
Berdasarkan  Survei  Pravelensi  TB  oleh Badan  Litbangkes  Kemenkes  RI  Tahun  2013-2014, dengan perkiraan jumlah penduduk Indonesia 250.000.000, setiap tahun terdapat 1.000.000 kasus TB paru  baru  dengan  angka  kematian  sebesar  100.000 orang  per  tahun  atau  273  orang  per  harinya.  Dengan hasil  survei  tersebut,  Indonesia  berada  di  peringkat kedua  dengan  kasus  TB  terbanyak  di  dunia  setelah India  dan  menjadikan  Indonesia  sebagai  negara dengan kondisi darurat TB paru [3].
Dalam  mendiagnosis  suatu  penyakit,  pakar sering kali mengeluarkan ungkapan seperti “mungkin”,  “kemungkinan  besar”,  “hampir  pasti”.
Metode certainty factor digunakan untuk mengakomodasi  ketidakpastian  tersebut  sehingga metode  ini  cocok  digunakan  pada  sistem  pakar  yang mengukur  sesuatu  yang  pasti  atau  tidak  pasti  seperti mendiagnosis  penyakit  [4].  Metode  certainty  factor pernah  digunakan  untuk  membuat  sistem  pakar pendeteksi  resiko  osteoporosis  dan  osteoarthritis, dimana  tingkat  keakuratannya  mencapai  80%  [5]  dan pembuatan sistem pakar untuk menentukan klasifikasi american  society  of  anesthesiologists  physical  status dengan  tingkat  akurasi  sebesar  71,9%  [6].  Terdapat penelitian sistem pakar mengenai penyakit tuberkulosis  dengan  judul  Sistem  Pakar  Pendiagnosa Penyakit  Tuberkulosis,  dimana  sistem  pakar  tersebut menggunakan  metode  inferensi  forward  chaining  dan teori certainty factor yang digunakan untuk melakukan deteksi  terhadap  tuberkulosis  paru,  kelenjar  getah bening, payudara, dan tulang belakang [7]. Selain hasil deteksi  penyakit  tuberkulosis,  sistem  pakar  tersebut menyediakan informasi penanganan terhadap penyakit yang diderita.
Perkembangan  teknologi  yang  berkembang pesat telah membuat orang lebih banyak menggunakan internet dalam mengumpulkan atau mencari informasi,

## ISSN 2085-4552
termasuk dalam mencari informasi mengenai penyakit. Hal  tersebut  terbukti  dari  survei  yang  dilakukan sepanjang 2016 oleh Asosiasi Penyelenggara Jaringan Internet Indonesia (APJII), 132.700.000 dari 256.200.000  orang  Indonesia  telah  terhubung  dengan Internet  [8].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sekitar  51,8 persen  penduduk  Indonesia  telah  menggunakan internet  dalam  aktivitas  sehari-harinya.  Berdasarkan data tersebut, sistem pakar ini akan dirancang berbasis website  dengan  harapan  masyarakat  dapat  dengan mudah untuk melakukan deteksi penyakit tuberkulosis paru.
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sebuah  sistem pakar  untuk  mendeteksi  penyakit  tuberkulosis  paru menggunakan  metode  certainty  factor  berbasis  web. Pada penelitian ini, akan dilakukan uji coba kelayakan sistem  dengan  menyebarkan  kuesioner  yang  dibuat berdasarkan  model  Delone  dan  Mclean.  Kemudian, akan dilakukan uji reliabilitas kuesioner menggunakan cronbach alpha.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Certainty Factor
Untuk mendapatkan tingkat keyakinan dari sebuah rule, digunakan Rumus (1) [4].
CF (h,e) = MB(h,e) – MD(h,e) (1) Keterangan:
CF (h,e) : faktor kepastian
MB(h,e) : tingkat keyakinan terhadap hipotesis (h), jika diberikan evidence (e) antara 0 dan 1
MD(h,e) :  tingkat  ketidak  yakinan  terhadap hipotesis  (h),  jika  diberikan  evidence  (e) antara 0 dan 1
Menurut Grosan dan Abraham, terdapat kombinasi CF  ketika  lebih  dari  satu  evidence  menghasilkan  CF untuk fakta yang sama, yaitu sebagai berikut [6].
1. Jika CF(e1) dan CF(e2) > 0
CF(H,  e1  ^  e2)  =  CF(e1)  +  CF(e2)*(1- CF(e1))                                                        (2)
2. Jika CF(e1) dan CF(e2) < 0
CF(H, e1 ^ e2) = CF(e1) + CF(e2)*(1+CF(e1))                                     (3) 3. Jika tanda CF(e1) ≠ tanda CF(e2)
CF(H,  e1  ^  e2)  =  (CF(e1)  +  CF(e2))  /  (1  – min (|CF(e1)|,|CF(e2)|))                              (4) Tabel 1. Representasi Nilai CF [9] Uncertain Term CF Pasti tidak -1.0 Hampir pasti tidak -0.8 Kemungkinan besar tidak -0.6 Mungkin tidak -0.4 Tidak tahu -0.2 sampai 0.2
Uncertain Term CF Mungkin 0.4 Kemungkinan besar 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0
Tabel representasi nilai CF merupakan tabel acuan untuk  mendapatkan  nilai  CF  suatu  gejala  sesuai dengan  apa  yang  pakar  katakan  terhadap  gejala tersebut.

## B. Model DeLone dan McLean
Model  DeLone  dan  McLean  dapat  digunakan untuk  melakukan  uji  coba  kelayakan  sistem  yang dibangun.  Model  DeLone  dan  McLean  menyebutkan bahwa information quality, system quality, dan service quality  akan  berpengaruh  positif  pada  use  dan  user satisfaction dan selanjutnya akan berpengaruh pada net benefit  [11].  Gambar  1  menunjukkan  model  DeLone dan McLean.
Gambar 1. Model DeLone dan McLean [12]
Model DeLone dan McLean mendefinisikan enam variabel berikut  untuk  menentukan  kesuksesan  sistem [12].
1. System Quality. System Quality mendefinisikan  karakteristik  yang  diinginkan dari  sistem,  seperti  kemudahan  menggunakan sistem, kehandalan sistem, kemudahan pembelajaran, dan waktu respons.
2. Information  Quality.  Information  Quality mendefinisikan  kualitas  keluaran  dari  sistem, seperti kelengkapan, mudah dimengerti, akurasi, dan konsistensi.
3. Service Quality. Service Quality mendefinisikan dukungan yang diberikan oleh sistem,  seperti  responsivitas  dan  keandalan dari sistem.
4. Use.  Use  mendefinisikan  kegunaan  dari sistem.
5. User Satisfaction. User Satisfaction mendefinisikan  kepuasan  pengguna  terhadap sistem.
6. Net  Benefits.  Net  Benefits  mendefinisikan dampak  sistem  bagi  individu,  kelompok, organisasi, dan industri.

## C. Cronbach Alpha
Cronbach  alpha  digunakan  untuk  mengukur keandalan  indikator-indikator  yang  digunakan  dalam kuesioner  penelitian  [13].  Cronbach  alpha  merupakan sebuah  ukuran  keandalan  yang  meniliki  nilai  berkisar nol sampai satu [14]. Nilai tingkat keandalan cronbach alpha dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tingkat Keandalan Cronbach Alpha
Nilai Cronbach Alpha Tingkat Keandalan
r >= 0.8
Sangat andal 0.8 > r >= 0.6 Andal 0.6 > r >= 0.4 Cukup andal 0.4 > r >= 0.2 Agak andal r < 0.2 Kurang andal
Untuk  menghitung  koefisien  reliabilitas  instrumen dengan  menggunakan  cronbach  alpha,  digunakan Rumus (5).
(5) Keterangan: r :  koefisien  reliabilitas  instrumen  (cronbach alpha) k : jumlah butir pertanyaan
∑σb2  : total butir varians

## σt2 : total varians III. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Pengetahuan Pakar
Dalam  mendiagnosis  apakah  seseorang  terkena TBC  atau  tidak,  dokter  akan  melakukan  pengecekan fisik  maupun  medis  agar  mendapatkan  hasil  yang akurat  terkait  penyakit  TBC  [1].  Terdapat  beberapa gejala  yang  mengindikasikan  seseorang  terkena penyakit  TBC  menurut  dr.  Bambang  Irawan,  Sp.P., yaitu sebagai berikut.
1. Periode batuk
2. Batuk berdahak dan mengeluarkan darah
3. Dada terasa nyeri ketika bernafas atau batuk
4. Berkeringat pada malam hari
5. Berat badan turun
6. Nafsu makan menurun
Terdapat  beberapa  faktor  yang  meningkatkan resiko seseorang terkena penyakit TBC, yaitu sebagai berikut.
1. Tinggal di lingkungan yang kumuh
2. Merokok atau Minum alkohol
3. Terkena HIV atau Diabetes.

## B. Model Sistem Pakar Situsparu
Berikut  merupakan  model  atau  komponen  sistem pakar pada Situsparu.
Gambar 2. Model Sistem Pakar Situsparu
1. Database Situsparu. Pada Situsparu, pertanyaan-pertanyaan  gejala  TB  paru  yang digunakan untuk melakukan deteksi, disimpan di dalam database.
2. Perhitungan  Deteksi.  Dalam  proses  deteksi, dilakukan
perhitungan kemungkinan seseorang  terkena  TB  paru  menggunakan metode certainty factor berdasarkan pertanyaan gejala yang telah dijawab.
3. Antarmuka Pengguna (User Interface).
Situsparu menampilkan pertanyaan gejala satu persatu,  sehingga  seseorang  yang  ingin melakukan
deteksi harus menjawab pertanyaan pertama untuk menjawab pertanyaan  selanjutnya,  hingga  pertanyaan terakhir agar mendapatkan hasil deteksi sesuai dengan jawaban yang telah dipilih.
4. Content  Management  System.  Selain  dapat digunakan  user  untuk  melakukan  deteksi, Situsparu juga memiliki admin untuk melakukan pengelolaan data dari sistem pakar ini  sehingga  user  mendapatkan  data  yang terbaru.
5. Pakar. Pertanyaan-pertanyaan  yang  digunakan untuk  melakukan  deteksi  TB  paru  didapatkan dari dr. Bambang Irawan, Sp.P.

## C. Bobot Gejala
Bobot  gejala  merupakan  bobot  dari  setiap  gejala yang  dijadikan  pertanyaan  untuk  melakukan  deteksi tuberkulosis  paru.  Setelah  seseorang  menjawab

## ISSN 2085-4552
pertanyaan-pertanyaan yang merupakan gejala tuberkulosis  paru,  sistem  akan  menghitung  bobot gejala dari jawaban yang dipilih menggunakan metode certainty  factor  dan  hasil  akhirnya  sistem  akan menampilkan kemungkinan seseorang terkena tuberkulosis  paru  dari  skala  0-100%.  Gejala-gejala tuberkulosis  paru  dan  bobot  gejala  didapat  dari  dr. Bambang  Irawan,  Sp.P,  dokter  spesialis  paru  di Rumah  Sakit  Pluit.  Bobot  setiap  gejala  dapat  dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Bobot Gejala Tuberkulosis Paru
Gejala Jawaban Gejala Bobot Gejala Sudah berapa lama Anda mengalami batuk? > 2 minggu 0.6 <= 2 minggu -0.2 Tidak batuk -0.8 Apakah Anda batuk berdahak (berwarna kuning/hijau) dan berdarah? Ya 0.6 Hanya berdahak 0.4 Hanya berdarah 0.4 Tidak keduanya -0.4 Apakah dada Anda terasa nyeri ketika bernafas atau batuk? Ya 0.2 Tidak -0.4 Apakah Anda mengalami keringat di punggung pada malam hari tanpa ada aktivitas? Ya 0.4 Tidak -0.6 Apakah nafsu makan Anda menurun? Ya 0.4 Tidak -0.4
Gejala Jawaban Gejala Bobot Gejala Apakah berat badan Anda menurun secara signifikan? Ya 0.4 Tidak -0.4 Apakah sekeliling tempat tinggal Anda kumuh (kotor, sanitasi tidak baik, tidak terkena sinar matahari)? Ya 0.4 Tidak -0.6 Apakah Anda merokok atau meminum minuman beralkohol? Ya 0.2 Tidak -0.2 Apakah Anda menderita diabetes atau HIV? Ya 0.4 Tidak tahu 0 Tidak -0.4

## D. Data Flow Diagram
Data  Flow  Diagram  digunakan  untuk  mengetahui aliran data dari suatu sistem yang dibuat. Berikut Data Flow  Diagram  dari  sistem  pakar  deteksi  tuberkulosis paru.  Gambar  3  merupakan  context  diagram  yang menggambarkan  aliran  data  yang  terjadi  di  sistem pakar deteksi tuberkulosis paru. Terdapat lima entitas, yaitu  User  yang  ingin  menggunakan  sistem  pakar  ini, Pakar  yang  memberikan  data  mengenai  gejala  dan jawaban  gejala  tuberkulosis  paru  serta  data  artikel tentang  tuberkulosis  paru,  Media  cetak  dan  Media online  yang  memberikan  data  artikel  tentang tuberkulosis  paru,  serta  Admin  yang  mengelola  data- data  terkait  dengan  sistem  pakar  deteksi  tuberkulosis paru  ini.  Proses  Situsparu  menerima  tiga  data  dari user,  tiga  data  dari  pakar,  satu  data  dari  media  cetak, satu  data  dari  media  online,  dan  sebelas  data  dari admin.  User  menerima  empat  data  dari  proses Situsparu, sedangkan admin menerima tujuh data dari proses Situsparu.

## E. Sitemap
Gambar  4  merupakan  sitemap  dari  pengguna Situsparu.  Dari  halaman  Home,  yang  berguna  untuk menampilkan form deteksi tuberkulosis paru, terdapat satu  halaman  yaitu  halaman  Hasil  Deteksi  yang berguna  untuk  menampilkan  rangkuman  jawaban pengguna  serta  hasil  perhitungan  dari  jawaban  gejala yang  telah  dijawab  oleh  pengguna.  Pada  halaman About,  terdapat  penjelasan  mengenai  sistem  pakar deteksi tuberkulosis paru.
Dari  halaman  Artikel,  yang  berguna  untuk menampilkan daftar artikel tuberkulosis paru, terdapat satu  halaman  yaitu  halaman  Detail  Artikel  yang berguna  untuk  menampilkan  data  detail  suatu  artikel yang  dipilih.  Pada  halaman  Contact,  terdapat  form yang  berguna  untuk  menyampaikan  keluhan  atau pertanyaan.
Gambar 4. Sitemap User Situsparu

## F. Flowchart
Gambar  5  merupakan  alur  proses  Menghitung Bobot Gejala Menggunakan Metode Certainty Factor. Sebelum  melakukan  proses  perhitungan,  dilakukan pengambilan  jumlah  data  gejala  di  database  untuk dilakukan  looping  sebanyak  jumlah  gejala.  Ketika looping  pertama,  value  dari  bobot  gejala  yang  dipilih oleh  user  ditampung  di  variabel  total.  Lalu  pada looping  berikutnya,  value  dari  bobot  gejala  yang dipilih  oleh  user  ditampung  di  variabel  total2. Kemudian  di  lakukan  pengecekan  terhadap  variabel total  dan  total2  untuk  menentukan  rumus  yang  akan digunakan.
Gambar 5. Flowchart Menghitung Bobot Gejala

## IV. I MPLEMENTASI DAN U JI C OBA

## A. Implementasi
Gambar  6  merupakan  tampilan  halaman  Home bagi  user.  Di  halaman  ini,  terdapat  form  untuk melakukan deteksi tuberkulosis paru. Ketika user telah selesai  menjawab  pertanyaan  pertama,  maka  user harus  menekan  tombol  Next  sehingga  akan  berganti menjadi pertanyaan selanjutnya dan sampai pertanyaan terakhir untuk menekan tombol Finish.

## ISSN 2085-4552
Gambar 6. Tampilan Halaman Home
Gambar  7  merupakan  tampilan  halaman  Hasil Deteksi  ketika  user  selesai  menjawab  semua pertanyaan  deteksi.  User  dapat  melihat  rangkuman jawaban  yang  telah  dipilih  sebelumnya,  dan  terdapat hasil deteksi tuberkulosis paru. Jika user ingin kembali melakukan  deteksi,  dapat  menekan  tombol  Back  to Home.
Gambar 7. Tampilan Halaman Hasil Deteksi.

## B. Uji Coba Sistem Pakar
Uji  coba sistem pakar dilakukan  dengan membandingkan hasil deteksi sistem pakar yang telah dibangun dengan hasil deteksi pakar untuk mendapatkan  tingkat  akurasi  dari  sistem  pakar  yang telah  dibangun.  Setelah  dilakukan  perbandingan terhadap  32  kasus  yang  pernah  ditangani  oleh  pakar, didapatkan 26 kasus sesuai dengan analisis pakar, dan 6  kasus  tidak  sesuai  atau  salah.  Hasil  analisis  pakar berdasarkan  gejala  dan  faktor  resiko  yang  terdapat pada  kasus  tersebut  tanpa  menggunakan  hasil  uji laboratorium dan rontgen dada. Setelah melakukan uji coba,  didapatkan  tingkat  akurasi  Situsparu  sebesar 81,25%.

## C. Uji Coba Kelayakan Sistem
Uji  coba  kelayakan  sistem  dilakukan  dengan menyebarkan  kuesioner  kepada  32  orang.  Kuesioner dibuat  berdasarkan  model  DeLone  dan  McLean,  dan menghasilkan  9  pertanyaan  yang  mengacu  pada  6 variabel  model  DeLone  dan  McLean  serta  1 pertanyaan  kritik  atau  saran. Pertanyaan  tersebut juga dibuat  berdasarkan  referensi  dari  kuesioner  yang dibuat oleh [10]. Susunan kuesioner yang dibuat dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Butir Pertanyaan Kuesioner.

## System Quality
1. Situsparu mudah untuk digunakan dan user friendly
2. Situsparu memenuhi kebutuhan untuk melakukan deteksi Tuberkulosis Paru
Information Quality
3. Informasi mengenai Tuberkulosis Paru yang terdapat pada Situsparu lengkap dan akurat
4. Hasil deteksi dari Situsparu mudah untuk dimengerti

## Service Quality
5. Situsparu menyediakan panduan yang jelas untuk menggunakan sistem
6. Situsparu mampu menangani kesalahan pengguna ketika menggunakan sistem
User Satisfaction 7. Situsparu menyediakan hasil deteksi yang memuaskan
Use 8. Situsparu menghemat waktu dalam mendeteksi atau mencari artikel mengenai Tuberkulosis
Paru Net Benefits 9. Situsparu membantu dalam melakukan deteksi
Tuberkulosis Paru
10. Kritik dan saran bagi Situsparu
Tabel 5 Menunjukkan hasil perhitungan persentase skor dari variabel yang digunakan pada kuesioner
Variabel Pertanyaan Kuesioner Persentase Skor System Quality 85% Information Quality 83.125% Service Quality 82.1875% User Satisfaction 80% Use 87.5% Net Benefis 83.125%
Setelah dilakukan perhitungan persentase skor dari setiap  variabel  yang  digunakan  pada  kuesioner, dilakukan  perhitungan  persentase  skor  akhir  dengan menghitung  rata-rata  persentase  skor  dari  setiap variabel  untuk  mendapatkan  persentase  kesuksesan sistem.
Dengan  persentase  skor  akhir  sebesar  83.49%, dapat disimpulkan bahwa para responden sangat setuju bahwa  Situsparu  merupakan  sistem  pakar  untuk deteksi  Tuberkulosis  Paru  yang  sukses  berdasarkan enam variabel yang telah ditentukan.

## D. Uji Reliabilitas Kuesioner
Uji  Reliabilitas  atau  keandalan  dilakukan  untuk mengukur  apakah  hasil  kuesioner  dapat  dipercaya berdasarkan indikator-indikator yang digunakan dalam kuesioner penelitian. Uji reliabilitas dilakukan dengan menggunakan cronbach alpha.
Dengan  hasil  perhitungan  nilai  cronbach  alpha sebesar  0.82,  dapat  disimpulkan  bahwa  kuesioner sangat  andal  atau  dipercaya  berdasarkan  indikator- indikator yang digunakan dalam kuesioner penelitian.

## V. S IMPULAN
Sistem  pakar  untuk  deteksi  penyakit  tuberkulosis paru  menggunakan  metode  certainty  factor  berbasis web telah berhasil dirancang dan dibangun menggunakan framework CodeIgniter. Deteksi dilakukan  berdasarkan  gejala  dan  faktor  resiko penyebab  tuberkulosis  paru  yang  dijawab  oleh  user. Uji  coba  perhitungan  metode  certainty  factor  yang dilakukan dengan membandingkan hasil deteksi sistem pakar dengan  hasil  perhitungan  manual  menghasilkan hasil  yang  sama.  Sistem  pakar  yang  dibangun mempunyai tingkat akurasi sebesar 81.25% berdasarkan  hasil  validasi  yang  dilakukan  oleh  dr. Bambang Irawan, Sp.P. Selain itu, dilakukan uji coba kelayakan  sistem  dengan  menyebarkan  kuesioner  ke 32  orang  dan  didapatkan  hasil  sebesar  83.49%  yang menunjukkan  tingkat  kelayakan  sistem  yang  telah dibangun.  Kemudian,  dilakukan  perhitungan  uji reliabilitas menggunakan cronbach alpha dan mendapatkan  hasil  sebesar  0.82  yang  menunjukkan kuesioner sangat andal berdasarkan indikator-indikator yang digunakan dalam kuesioner penelitian.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, terdapat beberapa saran yang dapat dijadikan masukan untuk pengembangan sistem dan penelitian selanjutnya, yaitu sebagai berikut.
1. Sistem  pakar  ini  dapat  dibangun  dengan berbasis mobile baik android maupun iOS.
2. Dapat  ditambahkan  daftar  rumah  sakit  atau dokter spesialis paru yang dekat dengan lokasi pengguna.
D AFTAR P USTAKA [1] Anies. 2016. Ensiklopedia Penyakit. PT Kanisius, Yogyakarta.
[2] Wibowo,  A.  2014.  Kesehatan  Masyarakat  Di  Indonesia.  PT RajaGrafindo Persada, Jakarta.
[3] Reksoprodjo,  M.  2016.  Indonesia  Darurat  Tuberkulosis [online].  Tersedia  dalam:http://www.stoptbindonesia.org/20 16/04/darurat-tuberkulosis.html[diakses 1 Mei 2017].
[4] Turban,  E.,  &  Aronson,  J.E.  2001.  Decision  Support  System and  Intelligent  System,  6th  Edition.  Pretince  Hall International Edition, New Jersey.
[5] Halim,  S.  2014.  Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Pendeteksi Resiko  Osteoporosis  dan  Osteoarthritis  dengan  Metode Certainty Factor Berbasis Android.
[6] Ramadhan,  F.  2016.  Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Untuk Menentukan Klasifikasi American Society Of Anesthesiologists  Physical  Status    Dengan  Metode  Certainty Factor Berbasis Android.
[7] Aini,  N.,  Ramadiani,  dan  Hatta,  H.R.  2017.  Sistem  Pakar Pendiagnosa  Penyakit  Tuberkulosis.  Jurnal  Informatika Mulawarman, 12(1), hal. 56-63.
[8] Widiartanto,  Y.  H.  2016.  2016,  Pengguna  Internet  di Indonesia  Capai  132  Juta  [online].  Tersedia  dalam: http://tekno.kompas.com/read/2016/10/24/15064727/2016.pe ngguna.internet.di.indonesia.capai.132.juta  [diakses  10  Maret 2017]
[9] Puspitasari,  D.  2012.  Sistem  Pakar  Diagnosa  Diabetes Nefropathy  Dengan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web Dan  Mobile.  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  ITS, hal. 3.
[10] Sirsat,  S.S.  dan  Sirsat,  M.S.  2016.  A  Validation  of  The Delone  And  Mclean Model  On  The  Educational  Information System  of  The  Maharashtra  State  (India).  International Journal of Educaton and Learning Systems, 1, hal. 9-18.
[11] Saputro,  P.H.  2015.  Model  Delone  and  Mclean  untuk Mengukur  Kesuksesan  E-government  Kota  Pekalongan. Scientific Journal of Informatics, 2(1), hal. 2-5.
[12] Delone,  W.H.  dan  McLean,  E.R.  2003.  The  DeLone  and McLean Model of Information Systems Success: A Ten-Year Update.  Journal  of  Management  Information  Systems,  19(4), hal. 9-30.
[13] McDaniel,  C.  dan  Gates,  R.  2007.  Marketing  Research: Seventh Edition. John Wiley & Sons, Inc., USA.
[14] Hair, dkk. 2010. Multivariate Data Analysis, Seventh Edition. Pearson Prentice Hall.